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Resultados del análisis posterior a la llamada
Las transcripciones analíticas posteriores a la llamada se muestran en un turn-by-turn formato por segmento. Incluyen la categorización de las llamadas, las características de las llamadas (puntuaciones de volumen, interrupciones, tiempo de inactividad, velocidad de conversación), el resumen de las llamadas (problemas, resultados y elementos a tomar), la redacción y las opiniones. Además, al final de la transcripción se proporciona un resumen de las características de la conversación.
Para aumentar la precisión y personalizar aún más las transcripciones según su caso de uso, por ejemplo, incluyendo términos específicos del sector, agregue vocabularios personalizados o modelos de lenguaje personalizados a su solicitud de Call Analytics. Para enmascarar, eliminar o etiquetar palabras que no desee que aparezcan en los resultados de la transcripción, como blasfemias, agregue filtros de vocabulario. Si no está seguro del código de idioma que se va a pasar al archivo multimedia, puede habilitar la identificación del idioma por lotes para identificar automáticamente el idioma en el archivo multimedia.
En las siguientes secciones se muestran ejemplos de JSON resultados a nivel de conocimiento. Para ver el resultado compilado, consulte Resultados del análisis compilados posterior a la llamada.
Categorización de llamadas
Así es como se ven la coincidencia de categoría en el resultado de la transcripción. Este ejemplo muestra que el audio de la marca de tiempo de 40 040 milisegundos a la marca de tiempo de 42 460 milisegundos coincide con la categoría de “resolución positiva”. En este caso, la categoría personalizada de “resolución positiva” requería una opinión positiva en los últimos segundos del discurso.
"Categories": { "MatchedDetails": { "positive-resolution": { "PointsOfInterest": [ { "BeginOffsetMillis":40040, "EndOffsetMillis":42460} ] } }, "MatchedCategories": [ "positive-resolution" ] },
Características de la llamada
Así es como se ven las características de la llamada en el resultado de la transcripción. Tenga en cuenta que las puntuaciones de sonoridad se proporcionan para cada turno de la conversación, mientras que todas las demás características se proporcionan al final de la transcripción.
"LoudnessScores": [87.54,88.74,90.16,86.36,85.56,85.52,81.79,87.74,89.82],..."ConversationCharacteristics": { "NonTalkTime": { "Instances": [], "TotalTimeMillis":0}, "Interruptions": { "TotalCount":2, "TotalTimeMillis":10700, "InterruptionsByInterrupter": { "AGENT": [ { "BeginOffsetMillis":26040, "DurationMillis":5510, "EndOffsetMillis":31550} ], "CUSTOMER": [ { "BeginOffsetMillis":770, "DurationMillis":5190, "EndOffsetMillis":5960} ] } }, "TotalConversationDurationMillis":42460,..."TalkSpeed": { "DetailsByParticipant": { "AGENT": { "AverageWordsPerMinute":150}, "CUSTOMER": { "AverageWordsPerMinute":167} } }, "TalkTime": { "DetailsByParticipant": { "AGENT": { "TotalTimeMillis":32750}, "CUSTOMER": { "TotalTimeMillis":18010} }, "TotalTimeMillis":50760} },
Problemas, medidas a tomar y próximos pasos
-
En el siguiente ejemplo, se identifican los problemas que comienzan en el carácter 7 y terminan en el caracter 51, que hace referencia a esta sección del texto: “Me gustaría cancelar mi suscripción a la receta”.
"Content": "Well, I would like to cancel my recipe subscription.", "IssuesDetected": [ { "CharacterOffsets": { "Begin":7, "End":51} } ], -
En el siguiente ejemplo, los resultados se identifican como resultados que comienzan en el carácter 12 y terminan en el carácter 78, lo que hace referencia a esta sección del texto: “He realizado todos los cambios en su cuenta y ahora se aplica este descuento”.
"Content": "Wonderful. I made all changes to your account and now this discount is applied, please check.", "OutcomesDetected": [ { "CharacterOffsets": { "Begin":12, "End":78} } ], -
En el ejemplo siguiente, los elementos de acción se identifican como elementos que comienzan en el carácter 0 y terminan en el carácter 103, que hace referencia a esta sección del texto: “Le enviaré hoy un correo electrónico con todos los detalles y le llamaré la semana que viene para hacer un seguimiento”.
"Content": "I will send an email with all the details to you today, and I will call you back next week to follow up. Have a wonderful evening.", "ActionItemsDetected": [ { "CharacterOffsets": { "Begin":0, "End":103} } ],
Resumen generativo de llamadas
Así es como se ve un resumen generativo de llamadas en el resultado de la transcripción:
"ContactSummary": { "AutoGenerated": { "OverallSummary": { "Content": "A customer wanted to check to see if we had a bag allowance. We told them that we didn't have it, but we could add the bag from Canada to Calgary and then do the one coming back as well." } } }
El trabajo de análisis se completará sin generar un resumen en los siguientes casos:
-
Contenido de conversación insuficiente: la conversación debe incluir al menos un turno entre el agente y el cliente. Si el contenido de la conversación es insuficiente, el servicio devolverá el código de error INSUFFICIENT _ CONVERSATION _CONTENT.
-
Barandillas de seguridad: la conversación debe cumplir con las barandillas de seguridad instaladas para garantizar que se genere un resumen adecuado. Si no se cumplen estas barreras, el servicio devolverá el código de error _ _. FAILED SAFETY GUIDELINES
El código de error se encuentra en la Skipped sección interna de AnalyticsJobDetails la salida. También puede encontrar el motivo del error CallAnalyticsJobDetails en la GetCallAnalyticsJobAPIrespuesta.
Ejemplo de salida de error
{ "JobStatus": "COMPLETED", "AnalyticsJobDetails": { "Skipped": [ { "Feature": "GENERATIVE_SUMMARIZATION", "ReasonCode": "INSUFFICIENT_CONVERSATION_CONTENT", "Message": "The conversation needs to have at least one turn from both the participants to generate summary" } ] }, "LanguageCode": "en-US", "AccountId": "***************", "JobName": "Test2-copy",...}
Análisis de opiniones
Así es como se ve el análisis de opiniones en el resultado de la transcripción.
-
Valores de turn-by-turn sentimiento cualitativos:
"Content": "That's very sad to hear. Can I offer you a 50% discount to have you stay with us?",..."BeginOffsetMillis":12180, "EndOffsetMillis":16960, "Sentiment": "NEGATIVE", "ParticipantRole": "AGENT"..."Content": "That is a very generous offer. And I accept.",..."BeginOffsetMillis":17140, "EndOffsetMillis":19860, "Sentiment": "POSITIVE", "ParticipantRole": "CUSTOMER" -
Valores cuantitativos de opinión para toda la llamada:
"Sentiment": { "OverallSentiment": { "AGENT":2.5, "CUSTOMER":2.1}, -
Valores cuantitativos de opinión por participante y por trimestre de llamada:
"SentimentByPeriod": { "QUARTER": { "AGENT": [ { "Score":0.0, "BeginOffsetMillis":0, "EndOffsetMillis":9862}, { "Score":-5.0, "BeginOffsetMillis":9862, "EndOffsetMillis":19725}, { "Score":5.0, "BeginOffsetMillis":19725, "EndOffsetMillis":29587}, { "Score":5.0, "BeginOffsetMillis":29587, "EndOffsetMillis":39450} ], "CUSTOMER": [ { "Score":-2.5, "BeginOffsetMillis":0, "EndOffsetMillis":10615}, { "Score":5.0, "BeginOffsetMillis":10615, "EndOffsetMillis":21230}, { "Score":2.5, "BeginOffsetMillis":21230, "EndOffsetMillis":31845}, { "Score":5.0, "BeginOffsetMillis":31845, "EndOffsetMillis":42460} ] } }
PIIredacción
Así es como se ve PII la redacción en el resultado de la transcripción.
"Content": "[PII], my name is [PII], how can I help?", "Redaction": [{ "Confidence": "0.9998", "Type": "NAME", "Category": "PII" }]
Para obtener más información, consulte Redactar PII en un trabajo por lotes.
Identificación de idioma
Así es como se ve la identificación del idioma en el resultado de la transcripción si la característica está habilitada.
"LanguageIdentification": [{ "Code": "en-US", "Score": "0.8299" }, { "Code": "en-NZ", "Score": "0.0728" }, { "Code": "zh-TW", "Score": "0.0695" }, { "Code": "th-TH", "Score": "0.0156" }, { "Code": "en-ZA", "Score": "0.0121" }]
En el ejemplo de resultado anterior, la identificación del idioma rellenará los códigos de idioma con puntuaciones de confianza. Se seleccionará como código de idioma para la transcripción el resultado con la puntuación más alta. Para obtener más información, consulte Identificación de los idiomas dominantes en su contenido multimedia.
Resultados del análisis compilados posterior a la llamada
Por motivos de brevedad, parte del contenido se sustituye por puntos suspensivos en el siguiente resultado de la transcripción.
Este ejemplo incluye una función opcional: el resumen generativo de llamadas.
{ "JobStatus": "COMPLETED", "LanguageCode": "en-US", "Transcript": [ { "LoudnessScores": [ 78.63, 78.37, 77.98, 74.18 ], "Content": "[PII], my name is [PII], how can I help?",..."Content": "Well, I would like to cancel my recipe subscription.", "IssuesDetected": [ { "CharacterOffsets": { "Begin": 7, "End": 51 } } ],..."Content": "That's very sad to hear. Can I offer you a 50% discount to have you stay with us?", "Items": [...], "Id": "649afe93-1e59-4ae9-a3ba-a0a613868f5d", "BeginOffsetMillis": 12180, "EndOffsetMillis": 16960, "Sentiment": "NEGATIVE", "ParticipantRole": "AGENT" }, { "LoudnessScores": [ 80.22, 79.48, 82.81 ], "Content": "That is a very generous offer. And I accept.", "Items": [...], "Id": "f9266cba-34df-4ca8-9cea-4f62a52a7981", "BeginOffsetMillis": 17140, "EndOffsetMillis": 19860, "Sentiment": "POSITIVE", "ParticipantRole": "CUSTOMER" }, {..."Content": "Wonderful. I made all changes to your account and now this discount is applied, please check.", "OutcomesDetected": [ { "CharacterOffsets": { "Begin": 12, "End": 78 } } ],..."Content": "I will send an email with all the details to you today, and I will call you back next week to follow up. Have a wonderful evening.", "Items": [...], "Id": "78cd0923-cafd-44a5-a66e-09515796572f", "BeginOffsetMillis": 31800, "EndOffsetMillis": 39450, "Sentiment": "POSITIVE", "ParticipantRole": "AGENT" }, { "LoudnessScores": [ 78.54, 68.76, 67.76 ], "Content": "Thank you very much, sir. Goodbye.", "Items": [...], "Id": "5c5e6be0-8349-4767-8447-986f995af7c3", "BeginOffsetMillis": 40040, "EndOffsetMillis": 42460, "Sentiment": "POSITIVE", "ParticipantRole": "CUSTOMER" } ],..."Categories": { "MatchedDetails": { "positive-resolution": { "PointsOfInterest": [ { "BeginOffsetMillis": 40040, "EndOffsetMillis": 42460 } ] } }, "MatchedCategories": [ "positive-resolution" ] },..."ConversationCharacteristics": { "NonTalkTime": { "Instances": [], "TotalTimeMillis": 0 }, "Interruptions": { "TotalCount": 2, "TotalTimeMillis": 10700, "InterruptionsByInterrupter": { "AGENT": [ { "BeginOffsetMillis": 26040, "DurationMillis": 5510, "EndOffsetMillis": 31550 } ], "CUSTOMER": [ { "BeginOffsetMillis": 770, "DurationMillis": 5190, "EndOffsetMillis": 5960 } ] } }, "TotalConversationDurationMillis": 42460, "Sentiment": { "OverallSentiment": { "AGENT": 2.5, "CUSTOMER": 2.1 }, "SentimentByPeriod": { "QUARTER": { "AGENT": [ { "Score": 0.0, "BeginOffsetMillis": 0, "EndOffsetMillis": 9862 }, { "Score": -5.0, "BeginOffsetMillis": 9862, "EndOffsetMillis": 19725 }, { "Score": 5.0, "BeginOffsetMillis": 19725, "EndOffsetMillis": 29587 }, { "Score": 5.0, "BeginOffsetMillis": 29587, "EndOffsetMillis": 39450 } ], "CUSTOMER": [ { "Score": -2.5, "BeginOffsetMillis": 0, "EndOffsetMillis": 10615 }, { "Score": 5.0, "BeginOffsetMillis": 10615, "EndOffsetMillis": 21230 }, { "Score": 2.5, "BeginOffsetMillis": 21230, "EndOffsetMillis": 31845 }, { "Score": 5.0, "BeginOffsetMillis": 31845, "EndOffsetMillis": 42460 } ] } } }, "TalkSpeed": { "DetailsByParticipant": { "AGENT": { "AverageWordsPerMinute": 150 }, "CUSTOMER": { "AverageWordsPerMinute": 167 } } }, "TalkTime": { "DetailsByParticipant": { "AGENT": { "TotalTimeMillis": 32750 }, "CUSTOMER": { "TotalTimeMillis": 18010 } }, "TotalTimeMillis": 50760 }, "ContactSummary": { // Optional feature - Generative call summarization "AutoGenerated": { "OverallSummary": { "Content": "The customer initially wanted to cancel but the agent convinced them to stay by offering a 50% discount, which the customer accepted after reconsidering cancelling given the significant savings. The agent ensured the discount was applied and said they would follow up to ensure the customer remained happy with the revised subscription." } } } }, "AnalyticsJobDetails": { "Skipped": [] },...}
